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| - 磨机出入口温度模糊神经网络控制模型建立及实现
- 作者：范来良 来源期刊：山东冶金 年卷号：2011,33(2).-64-66
- 摘要：矿渣粉生产线中的磨机出入口温度控制具有典型的多输入、多输出、非线性和大滞后的特点,通过采取模糊控制和神经网络两种智能控制方法,建立了模糊神经网络模型,模仿人的模糊综合判断推理来控制磨机出入口温度。实践证明,模糊神经网络控制模型具有良好的动静态性能和较强的鲁棒性能,抗干扰能力强,可实现出入口温度自动调节。
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- 扩展的正态云发生器
- 作者：陈昊[1] 王代萍[2] 张莉[2] 来源期刊：湖北大学学报：自然科学版 年卷号：2011,33(2).-251-255
- 摘要：正态云模型是一种最基本的云模型,用于定性概念与定量描述之间的不确定性转换.根据实际定性概念的含义,可扩展为三角云、半正态云和正态组合云.将云模型的数字特征期望理解为函数或图形,提出函数云、分形云等扩展云模型.给出各种扩展云模型的云发生器算法,有效地扩大地云模型的应用场合.
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- BP神经网络应用于船舶减摇鳍控制系统的仿真研究
- 作者：罗德红[1,2] 来源期刊：电气自动化 年卷号：2011,33(2).-25-27
- 摘要：由于波浪的不可预测性、强非线性的特点，导致船舶的横摇运动很难被精准预测。如何更高效地控制船舶的横摇运动，一直是困扰人们的难题。该文研究了臧摇鳍系统数学模型并将BP神经网络应用于船舶减摇鳍控制系统，使基于PID控制的传统减摇鳍能更加高效地工作，减摇效果更好，通过MATLAB／Simulink仿真分析研究证明了结论的正...
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- 新基于神经网络PID-P的生物质气化炉串级控制
- 作者：谭玉玲 来源期刊：农机化研究 年卷号：2011,33(12).-200-203
- 摘要：针对生物质气化过程不稳定性、非线性、大时滞和多干扰等特点,提出一种生物质气化炉的神经网络PID-P串级控制方法。内环采用P控制器,以快速消除外界负荷干扰带来的不稳定波动;外环采用神经网络PID控制器,以保证气化炉气温及烟气含氧量稳定在给定值。仿真结果证明了该方法的有效性和优越性。
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- 基于神经网络PID-P的生物质气化炉串级控制
- 作者：谭玉玲 来源期刊：农机化研究 年卷号：2011,33(12).-200-203
- 摘要：针对生物质气化过程不稳定性、非线性、大时滞和多干扰等特点,提出一种生物质气化炉的神经网络PID-P串级控制方法。内环采用P控制器,以快速消除外界负荷干扰带来的不稳定波动;外环采用神经网络PID控制器,以保证气化炉气温及烟气含氧量稳定在给定值。仿真结果证明了该方法的有效性和优越性。
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